什么是对称加密什么叫对称加密呢，你可以这么理解，一方通过密钥将信息加密后，把密文传给另一方，另一方通过这个相同的密钥将密文解密，转换成可以理解的明文。什么是非对称加密A要向B发送信息，A和B都要产生一对用于加密和解密的公钥和私钥。A的私钥保密，A的公钥告诉B；B的私钥保密，B的公钥告诉A。A要给B发送信息时，A用B的公钥加密信息，因为A知道B的公钥。A将这个消息发给B（已经用B的公钥加密消息）。B
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2023-06-25 22:30:00
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1. Alternating Least SquareALS(Alternating Least Square)，交替最小二乘法。在机器学习中，特指使用最小二乘法的一种协同推荐算法。如下图所示，u表示用户，v表示商品，用户给商品打分，但是并不是每一个用户都会给每一种商品打分。比如用户u6就没有给商品v3打分，需要我们推断出来，这就是机器学习的任务。由于并不是每个用户给每种商品都打了分，可
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2023-06-11 14:51:33
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1. 协同过滤内容协同过滤显性反馈与隐性反馈缩放正则化参数冷启动问题2. 协同过滤协同过滤 通常用于推荐系统。 这些技术旨在填写用户项关联矩阵的缺失条目。 spark.ml 目前支持基于模型的协同过滤， 其中用户和产品由一小组可用于预测缺失条目的潜在因素描述。spark.ml 使用交替最小二乘（ ALS） 算法来学习这些潜在因素。 实现中 spark.ml 包含以下参数：numBlocks 是用户
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2023-09-20 21:00:27
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被记住的永远是疯子！推荐算法是在各种app中常用的算法,简单实现一下电影推荐的基本原理。 理论性的知识补充： 参考：推荐算法概述：基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法 作者：鹤鹤有明数据结构查看："""
推荐算法 -- 重点：排序、召回
"""
import json
import numpy as np
with open('../../ml_data/ratings.j
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2023-06-01 16:33:35
72阅读
# Spark ALS 推荐系统
## 引言
在现代社会中，人们面对大量的信息和选择，推荐系统成为帮助用户发现感兴趣内容的重要工具之一。推荐系统的目标是通过分析用户行为和兴趣，为用户提供个性化的推荐。Spark ALS（交替最小二乘法）是一种常用的协同过滤推荐算法，它在大规模数据集上高效地进行推荐。
本文将介绍Spark ALS算法的原理、实现和应用，并提供代码示例演示。
## Spark
原创
2023-09-14 20:36:13
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Spark–ALS推荐算法常用的推荐方法：基于内容的推荐 将物品和用户分类。将已分类的物品推荐给对该物品感兴趣的用户。需要较多的人力成本。基于统计的推荐 基于统计信息，如热门推荐。易于实现，但对用户的个性化偏好的描述能力较弱。协同过滤推荐 可以达到个性化推荐，不需要内容分析，可以发现用户新的兴趣点，自动化程度高。协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)一个简单的问
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2023-07-07 00:57:47
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# 实现spark ML ALS推荐算法步骤
## 整体流程
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 构建ALS模型 |
| 3 | 对用户进行推荐 |
## 操作步骤
### 步骤一：准备数据
在实现推荐系统之前，首先需要准备好数据。通常数据包括用户ID、产品ID和评分等信息。可以使用Spark的DataFrame来表示数据。
`
原创
2024-03-25 06:33:18
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文章目录一. 需求二. 解决方案2.1 Spark官网demo2.1.1 协同过滤2.1.2 显性和隐性反馈2.1.3 正则化参数的缩放2.1.4 本身的策略2.1.5 Python代码2.2 ALS算法简要解释2.2.1 举例2.2.2 ALS算法参数参考: 一. 需求近期朋友问我spark的推荐算法相关的。二. 解决方案因为之前没有接触过推荐算法相关，所以我在spark的官网上找了下，结果找
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2023-12-22 10:58:23
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ALS算法全称为交替最小二乘法（Alternating Least Squares），是一种基于协同过滤思想的矩阵分解算法。其亮点之一就在于优化参数时使用了交替最小二乘法，而非梯度下降算法，使得ALS算法可以进行分布式并行计算，因此其被收录于Spark的Mlib以及ML库中。下面将详细介绍这一算法：一、核心思想 通过隐含特征（latent factor）联系用户兴趣和物品（item）， 基于
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2023-07-07 10:18:16
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隐式转换1. 隐式函数基本介绍隐式转换函数是以implicit关键字声明的带有单个参数的函数。这种函数将会自动应用，将值从一种类型转换为另一种类型2. 入门案例implicit def f1(d: Double): Int = {
d.toInt
}
//Double 是输入类型, Int 是转换后的类型
val a: Int = 3.5 // 不用调用toInt方法，就可自动转换3. 隐式
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2024-09-13 07:18:04
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# 使用Spark实现ALS推荐算法
推荐系统是现代互联网应用中不可或缺的一部分，它能够根据用户的历史行为或偏好，推送个性化的内容。协同过滤是一种常见的推荐算法，其中ALS（Alternating Least Squares）是一种有效的实现方式。本文将深入探讨如何使用Apache Spark实现ALS推荐算法，并通过相关示例代码进行说明。
## 什么是ALS推荐算法？
ALS推荐算法是一种
0. 写在前面前面我们分别讲了alibaba在电商推荐场景下的两大工作，分别是DIEN和DSIN。其实，这两个模型均基于最初的模型DIN(Deep Interest Network)发展优化而来。这次，我们就来看看DIN相比于其他模型而言，到底有哪些优化点。个人心得：用户的历史行为与每个候选物品的相关性权重不是一定的，可以用attention来建模激活函数的优化--适应数据分布的激活函数Dice论
AsyncTask 异步任务，可以很方便的在应用中执行下载等可能阻塞UI Thread的任务，现在分析一下它的源码。首先列出AsyncTask的一些核心方法和域：public abstract class AsyncTask<Params, Progress, Result> {
private static final int CORE_POOL_SIZE = 5;
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2023-10-07 23:23:10
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最近用spark的mlib模块中的协同过滤库做个性化推荐。spark里面用的是als算法，本质上是矩阵分解svd降维，把一个M*N的用户商品评分矩阵分解为M*K的userFeature(用户特征矩阵)和K*N的productFeature(商品特征矩阵)，由于K远小于N和M，存储和计算获得相应的优化。这样对于一个用户a，推荐100个商品怎么做呢？取a的特征向量（1*K）和productFeatur
1. Alternating Least SquareALS(Alternating Least Square)，交替最小二乘法。在机器学习中，特指使用最小二乘法的一种协同推荐算法。如下图所示，u表示用户，v表示商品，用户给商品打分，但是并不是每一个用户都会给每一种商品打分。比如用户u6就没有给商品v3打分，需要我们推断出来，这就是机器学习的任务。由于并不是每个用户给每种商品都打了分，可
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步1.推荐系统与spark做推荐系统的同学，一般都会用到spark。spark的用途相当广泛，可以用来做效果数据分析，更是构建特征与离线训练集的不二人选，同时spark streaming也是做实时数据的常用解决方案，mllib包与ml包里面
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2023-09-06 14:03:10
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前言如何使用Sparklens已经发给大家了传送门，那么如何根据生成的图去判断如何优化参数呢？如何判断数据倾斜该优化呢？参数优化1、如何设置executor 核数可以参考这个，如果浪费太多就减少一点。像下面这个应用级别浪费了84.76%2、如何设置executor 内存查看发现这个峰值其实并不高。所以根据这个峰值来算。2~5倍最合适。当然可以看后端的解析日志，有提示。比如下面这个。在executo
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2023-10-24 17:14:12
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“als代码python”的问题可能涉及到很多地方，它可能是关于自动编码（Automated Logistic System）或其他类型的ALS代码实现和使用，在这里我们将围绕“als代码python”展开讨论，提供版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展的内容，希望能帮助大家更好地理解和应用。
### 版本对比
在我们讨论“als代码python”的时候，首先需要明确各
# 如何实现 Python 中的 ALS (交替最小二乘法)
交替最小二乘法（ALS）是一种常用的推荐系统算法，特别适用于大规模的隐语义模型。如果你刚入行，可能会对实现这一算法感到困惑。本文将为你详细介绍 ALS 的实现过程，提供一个清晰的流程图以及每一步的 Python 代码。
## 实现步骤
以下是实现 ALS 的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-23 09:05:10
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内容目录1.思考题1.1ALS都有哪些应用场景1.2ALS进行矩阵分解的时候，为什么可以并行化处理1.3梯度下降法中的批量梯度下降（BGD），随机梯度下降（SGD），和小批量梯度下降有什么区别（MBGD）1.4你阅读过和推荐系统/计算广告/预测相关的论文么？有哪些论文是你比较推荐的，可以分享到微信群中2.编程题2.1对MovieLens数据集进行评分预测2.1.1SlopeOne算法原理2.2.
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2023-12-31 09:01:10
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